123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293 |
- """
- Carlos J Corrada Bravo
- Este programa calcula el promedio de tiempo de ejecucion de cuatro algoritmos de ordenamiento
- La variable maxValor define el valor maximo de los elementos de la lista
- La variable largoLista define el largo de las listas a ordenar
- La variable veces define las veces que se va a hacer el ordenamiento
- Al final se imprimen los promedios de cada algortimo
- """
- from random import randint
- import time
- import math
-
- def mergeSort(lista):
- #definan el algoritmo de ordenamiento mergesort
- return lista
-
- #Esta es la implementación de Heap sort de Geeksforgeeks
- #https://www.geeksforgeeks.org/heap-sort/
- def heapSort(lista):
- #definan el algoritmo de ordenamiento heapsort
- n = len(lista)
- #Se hace el maxheap
- for i in range(n // 2 - 1, -1, -1):
- heapify(lista, n, i)
- #Se extraen elementos uno a uno
- for i in range(n - 1, 0, -1):
- (lista[i], lista[0]) = (lista[0], lista[i])
- heapify(lista, i, 0)
- return lista
-
- def quickSort(lista):
- #definan el algoritmo de ordenamiento quicksort
- return lista
-
- def shellSort(lista):
- #definan el algoritmo de ordenamiento shellsort
- return lista
-
- def heapify(lista, n, i):
- largest = i #largest = raíz
- l = 2 * i * 1 #left
- r = 2 * i + 2 #right
- #Ver is existe una rama isquierda y si es mayor a la raíz
- if l < n and lista[i] < lista[l]:
- largest = l
- #Ver is existe una rama derecha y si es mayor a la raíz
- if r < n and lista[largest] < lista[r]:
- largest = r
- #Se cambia la raíz si fuese necesario
- if largest != i:
- (lista[i], lista[largest]) = (lista[largest], lista[i]) #swap
- #Se llama heapify en la raíz nueva
- heapify(lista, n, largest)
-
- maxValor=1000 #define el valor maximo de los elementos de la lista
- largoLista=1000 #define el largo de las listas a ordenar
- veces=100 #define las veces que se va a hacer el ordenamiento
-
- acumulaMerge=0 #variable para acumular el tiempo de ejecucion del mergesort
- acumulaHeap=0 #variable para acumular el tiempo de ejecucion del heapsort
- acumulaQuick=0 #variable para acumular el tiempo de ejecucion del quicksort
- acumulaShell=0 #variable para acumular el tiempo de ejecucion del shellsort
-
- for i in range(veces):
- mergelista = [randint(0,maxValor) for r in range(largoLista)] #creamos una lista con valores al azar
- heaplista=list(mergelista)
- quicklista=list(mergelista)
- searchlista=list(mergelista)
-
- # t1 = time.clock() #seteamos el tiempo al empezar
- # mergeSort(mergelista) #ejecutamos el algoritmo mergeSort
- # acumulaMerge+=time.clock()-t1 #acumulamos el tiempo de ejecucion
-
- t1 = time.process_time() #seteamos el tiempo al empezar
- heapSort(heaplista) #ejecutamos el algoritmo heapSort
- acumulaHeap += time.process_time() - t1 #acumulamos el tiempo de ejecucion
-
- # t1 = time.clock() #seteamos el tiempo al empezar
- # quickSort(quicklista) #ejecutamos el algoritmo quickSort
- # acumulaQuick+=time.clock()-t1 #acumulamos el tiempo de ejecucion
-
- # t1 = time.clock() #seteamos el tiempo al empezar
- # shellSort(searchlista) #ejecutamos el algoritmo shellSort
- # acumulaShell+=time.clock()-t1 #acumulamos el tiempo de ejecucion
-
- #imprimos los resultados
- print("Promedio de tiempo de ejecucion de "+ str(veces) +" listas de largo " + str(largoLista))
- #print("MergeSort " + str(acumulaMerge/veces) + " segundos")
- print("HeapSort " + str(acumulaHeap/veces) + " segundos")
- #print("QuickSort " + str(acumulaQuick/veces) + " segundos")
- #print("ShellSort " + str(acumulaShell/veces) + " segundos")
-
|